Top 8 công cụ Big Data bạn nên biết

Big Data là dữ liệu rất lớn và phức tạp không thể xử lý bằng các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống. Big Data đòi hỏi một bộ công cụ và kỹ thuật để phân tích và khai thác thông tin từ nó. Có một số công cụ Big Data có sẵn trên thị trường như Hadoop giúp lưu trữ và xử lý Big Data, Spark giúp tính toán trong bộ nhớ, Storm giúp xử lý nhanh hơn các dữ liệu luồng, MongoDB cung cấp các khả năng đa nền tảng. Do đó, mỗi công cụ có một chức năng riêng. 

Phân tích và xử lý Big Data không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Big Data là một vấn đề lớn và để giải quyết nó, bạn cần một bộ công cụ Big Data không chỉ giải quyết vấn đề này mà còn giúp bạn tạo ra kết quả đáng kể.

Bài viết dưới đây giới thiệu cho bạn Top 8 công cụ Big Data hàng đầu có sẵn trên thị trường.

Những công cụ Big Data tốt nhất hiện nay

Big Data là một phần thiết yếu của hầu hết mọi tổ chức ngày nay và để có được kết quả cần thiết thông qua phân tích những dữ liệu này, cần có một bộ công cụ ở mỗi giai đoạn để xử lý và phân tích dữ liệu. Khi lựa chọn bộ công cụ cần phải xem xét một số yếu tố như sau: kích thước của bộ dữ liệu, giá của công cụ, loại phân tích sẽ được thực hiện,… 

Với sự tăng trưởng theo cấp số nhân của Big Data, thị trường tràn ngập với hàng loạt công cụ khác nhau. Những công cụ giúp giảm thiểu chi phí và do đó làm tăng tốc độ phân tích.

Hãy cùng tìm hiểu chi tiết về các công cụ Big Data ngay dưới đây bạn nhé! 

Viện ISB_Những công cụ Big Data bạn nên biết
Top 8 công cụ Big Data bạn nên biết

>> Xem thêm: Big Data là gì? Ứng dụng của Big Data

  1. Apache Hadoop

Apache Hadoop là một trong những công cụ được sử dụng phổ biến nhất. Hadoop là một bộ khung mã nguồn mở từ Apache và chạy trên phần cứng. Nó được sử dụng để lưu trữ quá trình và phân tích dữ liệu. Hadoop được viết bằng Java. Apache Hadoop cho phép xử lý dữ liệu song song khi nó hoạt động trên nhiều máy cùng một lúc. Nó sử dụng cấu trúc cụm. Cụm là một nhóm các hệ thống được kết nối qua mạng LAN.

Nó bao gồm 3 phần-

  • Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) – Đây là lớp lưu trữ của Hadoop.
  • Map-Reduce – Đây là lớp xử lý dữ liệu của Hadoop.
  • YARN – Đây là lớp quản lý tài nguyên của Hadoop

Mọi công cụ được phát triển đi kèm với một số nhược điểm.Và Hadoop có một số nhược điểm sau đây: 

  • Hadoop không hỗ trợ xử lý thời gian thực. Nó chỉ hỗ trợ xử lý hàng loạt.
  • Hadoop không thể thực hiện các phép tính trong bộ nhớ.
  1. Apache Spark

Apache Spark có thể được coi là sự kế thừa của Hadoop khi nó khắc phục được những nhược điểm của Hadoop . Spark, không giống như Hadoop, hỗ trợ cả thời gian thực cũng như xử lý hàng loạt. Nó là một hệ thống phân cụm mục đích chung.

Nó cũng hỗ trợ tính toán trong bộ nhớ, khiến Apache Spark nhanh hơn 100 lần so với Hadoop. Điều này được thực hiện bằng cách giảm số lượng thao tác đọc / ghi vào đĩa. Nó cung cấp sự linh hoạt hơn so với Hadoop vì nó hoạt động với các kho dữ liệu khác nhau như HDFS, OpenStack và Apache Cassandra.

Nó cung cấp các API cấp cao trong Java, Python, Scala và R. Spark cũng cung cấp một bộ công cụ cấp cao đáng kể bao gồm Spark SQL để xử lý dữ liệu có cấu trúc, MLlib cho  machine learning, GraphX để xử lý tập dữ liệu đồ thị và Spark Streaming. Nó cũng bao gồm 80 toán tử cấp cao để thực hiện truy vấn hiệu quả.

  1. Apache Storm

Apache Storm là hệ thống tính toán phân tán mã nguồn mở thời gian thực miễn phí. Nếu như Hadoop xử lý dữ liệu hàng loạt (batch processing) thì Apache Storm thực hiện xử lý dữ liệu luồng (unbounded streams of data) một cách đáng tin cậy. 

Ưu điểm lớn nhất của Apache Storm là dễ triển khai và có thể tương tác với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. 

Mặt khác, nó đảm bảo việc xử lý từng bộ dữ liệu. Tốc độ xử lý của nó rất nhanh và một tiêu chuẩn có thể quan sát được là tới một triệu tuple được xử lý mỗi giây trên mỗi nút.

  1. Apache Cassandra

Apache Cassandra là hệ cơ sở dữ liệu phân tán, kết hợp những gì tinh tuý nhất của Google Bigtable và Amazon DynamoDB. Ngôn ngữ phát triển Cassandra là Java. Đây là một trong những công cụ dữ liệu lớn tốt nhất có thể chứa tất cả các loại tập dữ liệu cụ thể có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc. 

Cassandra được thiết kế có thể chạy trong phần cứng giá rẻ, và cung cấp write throughput khá là cao (latency tầm 0.5ms), trong khi read throughput thì thấp hơn (latency tầm 2.5ms).

  1. MongoDB

MongoDB là một công cụ phân tích dữ liệu nguồn mở, cơ sở dữ liệu NoQuery cung cấp các khả năng đa nền tảng. Đây là công cụ dành cho doanh nghiệp cần dữ liệu nhanh chóng và thời gian thực để đưa ra quyết định. MongoDB là hoàn hảo cho những người muốn các giải pháp dựa trên dữ liệu. Nó thân thiện với người dùng vì nó cung cấp cài đặt và bảo trì dễ dàng hơn. MongoDB là công cụ đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí

Nó được viết bằng C, C ++ và JavaScript. Đây là một trong những cơ sở dữ liệu phổ biến nhất cho Big Data vì nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý dữ liệu phi cấu trúc hoặc dữ liệu thay đổi thường xuyên.

MongoDB sử dụng các lược đồ động. Do đó, bạn có thể chuẩn bị dữ liệu nhanh chóng. Điều này cho phép giảm chi phí tổng thể. Nó thực thi trên ngăn xếp phần mềm MEAN, các ứng dụng NET và, nền tảng Java. Nó cũng linh hoạt trong cơ sở hạ tầng đám mây.

Viện ISB_các công cụ big data
Big Data là dữ liệu rất lớn và phức tạp không thể xử lý bằng các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống
  1. R Programming 

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và là một trong những ngôn ngữ phân tích thống kê toàn diện nhất. Nó là một ngôn ngữ lập trình đa mô hình cung cấp một môi trường phát triển năng động. 

Ngôn ngữ R là mã nguồn mở nên ai trong chúng ta cũng có thể phân tích source code để hiểu được chính xác cách R vận hành. Bất kỳ ai cũng có thể thêm tính năng và fix bug mà không cần chờ nhà phát hành ra bản vá. Đồng thời, R có thể tích hợp được với ngôn ngữ khác (C,C++). Nó cũng cho phép chúng ta tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và các gói thống kê (SAS, SPSS).

  1. Kafka

Kafka là dự án mã nguồn mở, đã được đóng gói hoàn chỉnh, khả năng chịu lỗi cao và là hệ thống nhắn tin nhanh. Vì tính đáng tin cậy của nó, kafka đang dần được thay thế cho hệ thống nhắn tin truyền thống. Nó được sử dụng cho các hệ thống nhắn tin thông thường trong các ngữ cảnh khác nhau. Đây là hệ quả khi khả năng mở rộng ngang và chuyển giao dữ liệu đáng tin cậy là những yêu cầu quan trọng nhất. Một vài use case cho kafka:

  • Website Activity Monitoring: theo dõi hoạt động của website
  • Stream Processing: xử lý stream
  • Log Aggregation: tổng hợp log
  • Metrics Collection: thu thập dữ liệu
  1. RapidMiner

Rapid Miner là một nền tảng phần mềm khoa học dữ liệu cung cấp một môi trường tích hợp để chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu, khai thác văn bản và phân tích dự đoán. Đây là một trong những hệ thống mã nguồn mở hàng đầu cho khai thác dữ liệu. 

Chương trình được viết hoàn toàn bằng ngôn ngữ lập trình Java. Chương trình cung cấp một tùy chọn để thử xung quanh với một số lượng lớn các toán tử tùy ý có thể lồng được chi tiết trong các tệp XML và được thực hiện với sự can thiệp của người dùng đồ họa của người khai thác nhanh.

Những công cụ Big Data kể trên không chỉ giúp bạn lưu trữ số lượng lớn dữ liệu mà còn giúp xử lý dữ liệu được lưu trữ một cách nhanh hơn và cung cấp cho bạn kết quả tốt hơn.

Đa số các công cụ Big Data đã có sẵn trên thị trường. Bạn chỉ cần chọn công cụ phù hợp với dự án của bạn.

>> Xem thêm: Tại sao nên học Big Data? Lợi ích của việc học Big Data

Nguồn: data-flair.training